تحيز المعلومات
تحيز المعلومات هو خطأ منهجي ينشأ عن القياس أو التصنيف غير الدقيق للتعرض أو النتيجة أو المتغيرات المساعدة. عندما يتم وضع الأفراد في الفئة الخاطئة — كعدّ المعرضين كغير معرضين، أو المرضى كغير مرضى — فإن سوء التصنيف الناتج يمكن أن يشوه الارتباط المقدر. يعتمد تأثيره بشكل حاسم على ما إذا كانت الأخطاء غير مرتبطة بالمتغير الآخر (غير تفاضلي) أو مرتبطة به (تفاضلي).
Definition
تحيز المعلومات هو تشويه للارتباط بين التعرض والنتيجة ناجم عن خطأ في قياس أو تصنيف التعرض أو النتيجة أو المتغيرات الأخرى للدراسة، بحيث يتم تعيين الأفراد بشكل منهجي إلى فئات غير صحيحة.
Scope
يغطي هذا المدخل مصادر خطأ القياس، والتمييز الأساسي بين سوء التصنيف غير التفاضلي والتفاضلي واتجاهات تأثيرهما النموذجية، والأشكال الشائعة المسماة مثل تحيز الاستدعاء وتحيز المحاور. إنه مرجع منهجي ولا يقدم إرشادات سريرية.
Core questions
- ما مدى دقة قياس أو تصنيف التعرض والنتيجة؟
- هل سوء التصنيف غير تفاضلي أم تفاضلي فيما يتعلق بالمتغير الآخر؟
- ما هو الاتجاه الذي يُتوقع أن يدفع فيه سوء التصنيف التقدير؟
- هل يمكن أن تعتمد عملية القياس نفسها على معرفة حالة التعرض أو المرض؟
Key concepts
- سوء التصنيف
- سوء التصنيف غير التفاضلي
- سوء التصنيف التفاضلي
- تحيز الاستدعاء
- تحيز المحاور / المراقب
- حساسية ونوعية القياس
- تخفيف الانحدار
Mechanisms
ينشأ تحيز المعلومات من أدوات القياس غير الكاملة، أو الاستدعاء الخاطئ، أو التصنيف غير المتسق. وتعتمد عواقبه على تمييز رئيسي. سوء التصنيف غير التفاضلي، حيث تكون الأخطاء غير مرتبطة بالمتغير الآخر، عادةً (بالنسبة للتعرض الثنائي ذي الفئتين) يحيز التقدير نحو العدم (null)، مما يطمس تأثيرًا حقيقيًا. سوء التصنيف التفاضلي، حيث يعتمد الخطأ في متغير واحد على قيمة المتغير الآخر — على سبيل المثال، تذكر الحالات للتعرضات السابقة بشكل أكثر دقة من الضوابط (تحيز الاستدعاء)، أو قيام المحاورين بالتحقيق مع الأفراد المعرضين بشكل أكثر دقة (تحيز المحاور) — يمكن أن يحيز التقدير في أي من الاتجاهين ويصعب توقعه. نظرًا لأن تحيز المعلومات ينشأ ضمن جمع البيانات، فإنه يختلف مفهوميًا عن الارتباك (سبب مشترك) وتحيز الاختيار (الناتج عن من يتم تضمينهم). يمكن أن يؤدي خطأ القياس في متغير مربك أيضًا إلى ارتباك متبقٍ حتى بعد التعديل.
Clinical relevance
يُعد تحيز المعلومات أحد الأسباب التي قد تجعل الارتباط المبلغ عنه قويًا جدًا، أو ضعيفًا جدًا، أو يشير في الاتجاه الخاطئ، لذا فإن التدقيق في كيفية قياس التعرضات والنتائج هو جزء من تقييم الأدلة. يصف المفهوم كيف يمكن تشويه نتائج الدراسة؛ وهو ليس نصيحة لتشخيص أو علاج أي فرد.
Epidemiology
يُعد تحيز المعلومات مصدر قلق في كل تصميم دراسة، ولكنه يبرز بشكل خاص عندما يتم الإبلاغ عن التعرض بعد معرفة النتيجة — على سبيل المثال، تحيز الاستدعاء في دراسات الحالات والشواهد — وحيث قد يختلف تحديد النتيجة حسب حالة التعرض. يدفع الوعي بسوء التصنيف إلى إجراء دراسات فرعية للتحقق من الصحة وقياسات معماة أو موحدة.
History
تم تصنيف تحيزات الاستدعاء والمحاور والمراقب خلال علم الأوبئة في القرن العشرين كتهديدات متكررة في الدراسات الرصدية. أصبح المعالجة الرسمية لسوء التصنيف من حيث الحساسية والنوعية، والنتيجة التي تفيد بأن الخطأ غير التفاضلي عادةً ما يحيز نحو العدم، أجزاءً قياسية من النصوص المنهجية، بينما قامت المعاجم مثل ديلجادو-رودريغيز ولوركا (2004) بتنظيم العديد من تحيزات المعلومات المسماة.
Debates
- هل سوء التصنيف غير التفاضلي يحيز دائمًا نحو العدم؟
- تتحقق النتيجة التي تشير إلى التحيز نحو العدم في ظل ظروف شائعة (خاصة الخطأ المستقل وغير التفاضلي في التعرض الثنائي)، ولكن تنشأ استثناءات مع أكثر من فئتين للتعرض أو مع أخطاء تابعة، لذا فإن الحدس القائل بأنها 'محافظة دائمًا' قد يكون مضللاً.
Key figures
- Kenneth Rothman
- Sander Greenland
- Miquel Delgado-Rodríguez
Related topics
Seminal works
- delgado-rodriguez-2004
- grimes-schulz-2002-bias
Frequently asked questions
- ما الفرق بين سوء التصنيف التفاضلي وغير التفاضلي؟
- يعني سوء التصنيف غير التفاضلي أن أخطاء القياس غير مرتبطة بالمتغير الآخر وعادةً (بالنسبة للتعرض الثنائي) تحيز نحو العدم؛ بينما يعني سوء التصنيف التفاضلي أن الخطأ يعتمد على المتغير الآخر ويمكن أن يحيز التقدير في أي من الاتجاهين.
- هل تحيز الاستدعاء نوع من تحيز المعلومات؟
- نعم. تحيز الاستدعاء هو تحيز معلومات تفاضلي حيث يتذكر الأفراد الذين لديهم النتيجة أو يبلغون عن التعرضات السابقة بشكل مختلف عن أولئك الذين ليس لديهم النتيجة، مما يشوه الارتباط المقاس.
- كيف يختلف تحيز المعلومات عن تحيز الاختيار؟
- ينشأ تحيز المعلومات من كيفية قياس المتغيرات أو تصنيفها، بينما ينشأ تحيز الاختيار من من يتم تضمينهم في التحليل أو الاحتفاظ بهم فيه.